Диагностика рака
Одним из этапов лечебно-диагностической программы Brain Residency Program стало создание высокотехнологичного алгоритма от компании Google. Сотрудники компании в течение года тестировали устройство, аналитический аппарат которого построен на использовании алгоритмов машинного и глубокого обучения.Работа алгоритма
Результаты тестирования позволили говорить о высокой степени точности и надежности созданного алгоритма. Новый аналитический алгоритм позволил распознать и идентифицировать злокачественные клетки в 92% предложенных случаях (для обработки слайдов алгоритму было установлено определенное время). Такой результат намного превысил точность работы опытных патологоанатомов, которые смогли выявить патологические клетки лишь в 73% случаев. Причем врачи работали без всяких временных ограничений. Высокие результаты аналитической работы алгоритма были зафиксированы и при работе с материалами из других клиник или медицинских центров, при замене врачей аппаратами сканирования. Специалисты компании признают, что созданный алгоритм должен быть еще немного доработан. А пока он делает до 8 ошибок, обрабатывая один слайд. При работе патологоанатома ошибки отсутствуют.Результатом работы алгоритма является тепловая карта, где определенными цветами отмечены участки наиболее вероятной локализации злокачественных клеток.Тепловая карта совмещается с фотографией груди пациентки.
Истоки проблемы
Сейчас в клиниках практикуется анализ слайдов в ручном режиме. Это долгий и кропотливый процесс, ведь по каждому клиническому случаю может рассматриваться 10 или более слайдов. Но даже после завершения анализа его результаты и выводы патологоанатомов не становятся достаточной основой для постановки диагноза.Алгоритмы для различных болезней
Одна из компаний, входящих в состав корпорации Goole (DeepMind Health), работает над совместным проектом с NHS (National Health Service, Национальная служба здравоохранения Великобритании).
Усилия специалистов нацелены на создание диагностического устройства для офтальмологов. Научную поддержку проекта осуществляют сотрудники Университетского колледжа в Лондоне.
Израильская компания Zebra Medical работает над созданием алгоритмов глубокого обучения, которые могли бы применяться при диагностировании широкого спектра патологий.
Уже разработаны специальные алгоритмы для диагностики онкологических заболеваний и структурных изменений тканей спинного мозга.
Алгоритмы для больного сердца
Ещё по теме:
Результаты лабораторных и клинических тестирований продукта показали, что работа алгоритма по предсказанию приближающегося кризиса (инфаркта, инсульта) сопоставима с работой врачей.
А вот продукция их коллег из США служит профилактическим целям. Целая система электронных инструкций, позволяющих оценить степень риска появления у человека сердечно-сосудистого заболевания, разработали медики из кардиологического колледжа (АКК) и сердечной ассоциации (АСА).
Аналитическая система учитывает 8 параметров текущего состояния сердечно-сосудистой системы человека. Практикующие врачи оценивают точность оценок системы в 72,8%.
Апгрейд системы алгоритмов
Для повышения точности анализа была произведена существенная доработка системы. Появились четыре новых алгоритма, и в базу данных была внесена персональная информация 378 256 пациентов (по сравнению с данными, собранными от 295 000 пользователей, составивших начальный вариант базы данных). Модернизация системы позволила повысить ее прогнозную точность до 74,5 – 76,4%. Самые высокие результаты прогнозирования были получены при обработке данных с помощью алгоритма, работающего с применением нейронных цепей. Анализ работы человеческого организма с помощью аналогичных систем, основанных на алгоритмах «искусственный интеллект», позволяет оценивать вероятность возникновения и других заболеваний. Инструкции АКК/АСА разработаны для прогнозной оценки наличия сложных психических патологий или последствий принятия оральных кортикостероидов.Алгоритмы для «скорой помощи»
Израильская компания MedyMatch при технической поддержке компании Samsung (Южная Корея) запустила высокотехнологичный проект, в котором используются каналы связи, созданные для телемедицины.
Новые технологии, работающие совместно со средствами визуализации, могут использоваться в машине «скорой помощи». Это позволит быстро оценивать риск и точную локализацию при подозрении на инсульт.
Провести такую сложную диагностику можно в машине, оснащенной томографическим сканером Samsung NeuroLogica CereTom. Обычно при инсульте ишемической или геморрагической природы именно временной фактор – сроки диагностики состояния – играет решающую роль.
Платформа, созданная на базе алгоритмов глубокого обучения, может пересылать данные по телемедицинской сети в облачное хранилище. Фотографии тысяч пациентов, хранящиеся там, будут использованы для уточнения диагноза. Высокоточное оборудование позволяет фиксировать малейшие отклонения от эталонного КТ-снимка мозга.
Точный диагноз
Результаты работы диагностической системы позволили сделать вывод, что оценка томографических снимков с помощью алгоритмов производится с точностью, сопоставимой с работой врачей. Но главное — анализ производится в несколько раз быстрее. На выходе система предлагает специалистам уже готовый трехмерный снимок, где точно обозначены границы кровоизлияния. На основе предложенной информации врачам остается лишь принять решение.Технологическое оборудование, как и все инструменты телемедицины, мобильно, компактно и может работать в автономном режиме.Уже по дороге в клинику персонал машины «скорой помощи» может определить тип инсульта (ишемический или геморрагический) и попытаться растворить тромб, вызвавший закупорку сосуда и кровоизлияние.
Перспективы и реалии
Компания-разработчик считает, что продукт полностью готов для предложения на рынке.
Руководство компании планирует получить необходимые сертификаты и документы для его коммерческой реализации от американских и европейских санитарных органов к концу 2017 года.
Предыдущий проект компании, над которым она работала совместно с IBM Watson, успешно реализован. Их продукт IBM Watson Health Imaging получил возможность реализации на медицинском рынке.
